Test Automation with Selenium and Pythonのトレーニングコース

このインストラクター主導のライブ トレーニングでは、参加者は Tosca を使用してエンドツーエンド (Web + バックエンド) テストを実行する方法を学びます。このトレーニングでは理論と実際のラボ環境での実践が組み合わされており、参加者はテクノロジー、インストラクター、同僚と対話する機会が得られます。

このトレーニングは、従来のコードおよびスクリプトベースの自動テストの概要から始まり、Tosca のモデルベース (MBT) アプローチと対比します。参加者は、Tosca のデフォルト モジュールを使用してテスト ケースを作成および実行する方法と、実行用に独自のモジュールをカスタム構築する方法を学びます。

このトレーニングでは、ソフトウェア モデリングの原則からさまざまなブラウザーにわたるテスト カバレッジに至るまで、理論と実践の両方を参加者に説明し、Tosca で独自のテスト ソリューションを実装できるようにします。

Galenは、レイアウトと機能テストのためのオープンソースのWebアプリケーションテストフレームワークです。 Seleniumを使用してページ要素の位置と寸法を取得し、不正な要素を見つけたら、それらをスクリーンショットで報告します。 Galenは、 Java ScriptとJavaテストの両方をサポートしており、レスポンシブWebサイトのレイアウトテストに特に役立ちます。

この講師主導のライブコースでは、参加者にGalen Frameworkを紹介し、さまざまな種類のレイアウトおよび機能テストの設定と実行について説明します。

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、実地練習、理解度を測るためのテスト

TestComplete is a UI automation tool used for functional and regression testing.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use TestComplete's features, including its test object model, check points, name mapping, and UI to carry out automated testing on desktop, web, and mobile applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Create, record and run functional tests.
• Create a scalable and maintainable test framework.
• Create checkpoints, adjust tests for multiple devices and analyze test results.
• Use TestComplete's script extensions.

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice.

このインストラクターによるライブ・トレーニングでは、AutoItを使用してウィンドウ・アプリケーションを自動化する方法を、ライブ・ラボでの実習を通して学びます。

日本 でのこのインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、一連のテスト ケースとテスト スイートを作成して、デモ アプリケーションでテストを実行する方法を学びたいソフトウェア テスト エンジニアを対象としています。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

ロボット フレームワークのキーワード駆動テスト アプローチと表形式のテスト データ構文を使用して、テストを作成および実行します。一貫した構文を使用して、既存のキーワードから新しいキーワードを作成します。 Gherkin スタイルの行動駆動開発 (BDD) テストを実行します (Cucumber と同様)。レポートとログを生成および解釈して、テストされたアプリケーションの障害をトラブルシューティングします。 Python、Java、Perl、Javascript、および PHP で記述されたサードパーティ ライブラリを使用してロボット フレームワークの機能を拡張しました。 Web アプリケーションをテストするために Robot Framework を Selenium と統合します。

Pandas は、構造化 (表形式、多次元、異種混合の可能性がある) および時系列データを操作するためのデータ構造を提供する Python パッケージです。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Pandasを使用して機械学習による予測分析を行いたいデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• Pythonでデータラングリングを行う
。
• 機械学習のためのETL操作を行う
。
• Pandasでデータの可視化を行う
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Modinを使ってPandasの並列計算を構築・実装し、より高速なデータ分析を行いたいと考えているデータサイエンティストや開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• Modinを使って大規模なPandasワークフローの開発を始めるために必要な環境をセットアップする。
• Modinの機能、アーキテクチャ、利点を理解する。
• Modin、Dask、Ray の違いを知る。
• ModinでPandasの操作を高速に実行できる。
• PandasのAPIと関数をすべて実装する。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、大規模なデータセットを構築、拡張、分析するために Python エコシステムと Dask を使用したいデータサイエンティストやソフトウェアエンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• DaskとPythonによるビッグデータ処理の構築を開始するための環境をセットアップします。
• Daskで利用可能な機能、ライブラリ、ツール、APIを探索します。
• DaskがどのようにPythonの並列コンピューティングを加速するかを理解します。
• Daskを使用してPythonエコシステム（Numpy、SciPy、Pandas）をスケールする方法を学びます。
• Dask 環境を最適化し、大規模なデータセットを処理する際に高いパフォーマンスを維持します。

このインストラクターによるライブトレーニングは、PythonのFastAPIを使用して、RESTful APIをより簡単かつ迅速に構築、テスト、デプロイしたい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• PythonとFastAPIを使ってAPIを開発するために必要な開発環境をセットアップします。
• FastAPIライブラリを使ってAPIをより早く簡単に作成します。
• PydanticとOpenAPIに基づいてデータモデルとスキーマを作成する方法を学びます。
• SQLAlchemyを使ってAPIをデータベースに接続します。
• FastAPIツールを使ってAPIにセキュリティと認証を実装します。
• コンテナイメージをビルドし、Web APIをクラウドサーバーにデプロイする
。

このインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、FARM (FastAPI、React、および MongoDB) スタックを使用して動的で高性能かつスケーラブルな Web アプリケーションを構築したい開発者を対象としています。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

FastAPI、React、MongoDB を統合する必要な開発環境をセットアップします。 FARM スタックの主要な概念、機能、利点を理解します。 FastAPI を使用して REST API を構築する方法を学びます。 React で対話型アプリケーションを設計する方法を学びます。 FARM スタックを使用して、アプリケーション (フロントエンドおよびバックエンド) を開発、テスト、展開します。

このインストラクターによるライブトレーニングは、SciPyを使用してPythonで高度な科学計算関数を作成したい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 科学計算関数の作成を開始するために必要な開発環境をセットアップします。
• 複雑な操作の実践的な例を実行することで、SciPyの機能をフルに活用する
。
• 科学的問題を解決するための数学的アルゴリズムと関数を実装し、最適化する
。
• 可視化、処理、および分析のためのデータ構造と補間方法を設計する
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、PyGameを使用してPythonプログラミングでゲームを作成・構築したい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• PyGameとPythonを使用してゲームアプリケーションの作成を開始するために必要な開発環境をセットアップします。
• アニメーションやマルチメディア機能を統合したインタラクティブなPyGameアプリケーションの作成方法を学びます。
• PyGameテストスイートでゲームプログラムを実行してテストし、実行可能ファイルに変換する
。

この実践コースは、最初のWebアプリケーションを作成および保守するPython開発者を対象としています。また、 DjangoやWeb2pyなどの他のWebフレームワークに既に精通しており、マイクロフレームワーク（つまり、自己完結型のユニバーサルソリューションを提供する代わりにサードパーティライブラリを結合するフレームワーク）の使用方法を学びたい人にも対応しています。プロセス。

コースの大部分は、Flask自体（それは小さい）ではなく、Flaskプロジェクトでよく使用されるサードパーティのライブラリとツールに専念しています。

このインストラクターによるライブトレーニングは、PythonとFlaskを使ってREST APIを構築したいバックエンド開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• FlaskのWebアプリケーションがバックエンドのデータベースを読み書きできるようにREST APIを実装する。
• リフレッシュトークンのような高度な認証機能を開発する。
• 将来の Python プロジェクトで再利用可能なバックエンドを構築する。
• SQLAlchemyを使ってデータの保存をシンプルにする。
• クラウドベースのサーバーにREST APIをデプロイする。